Otimizar resultados é obter mais com os recursos já existentes. Mas, o processo de otimização, quando falamos de empresas que desejem diminuir a distância entre objetivos estratégicos e decisões a serem tomadas, requer procedimentos mais elaborados, com mais respaldo técnico, que lancem mão de recursos tecnológicos para alcançar o melhor resultado. Mesmo que as organizações já mantenham excelentes bancos de dados, com modelos de predição advindos de modernos softwares de tomada de decisões, ainda assim nem sempre conseguem afirmar que são capazes de eleger a decisão mais acertada. Isso porque, pelos meios tradicionais, não há como prever o resultado de cada outro possível caminho.
Esta impossibilidade de certeza sobre aquela estratégia ser a mais eficaz pode levar a perdas financeiras significativas porque sempre há custos envolvidos no processo de tomada de decisão. Quando ele não leva à resposta ideal, perde-se tanto durante o percurso como no fim da trilha, sem o lucro e as oportunidades de negócios potenciais que seriam conquistados com o uso da estratégia correta. Pode ser frustrante estar em uma margem do rio e notar, depois de várias braçadas, que a borda válida era a outra, agora já distante.
Para fechar essa questão, as organizações devem optar por metodologias de otimização que maximizem o impacto das estratégias, conciliando as decisões com as metas e práticas dos negócios, permitindo a configuração de decisões que atinjam os objetivos da organização. Dessa forma, um bom caminho para as empresas é contar com soluções que trabalhem com árvores de decisão. Elas configuram uma representação gráfica das alternativas disponíveis geradas a partir de uma decisão inicial e podem se tornar importantes aliadas nesse processo.
Os gestores devem ter em mente que, ao utilizar um instrumento de apoio à tomada de decisões, devem avaliar se ele trará pré-requisitos necessários para se alcançar a excelência. Outra manobra que se faz necessária na busca da otimização é a necessidade de tomar decisões individualizadas, adaptadas a cada cliente, para maximizar o objetivo. Porém, quando falamos de uma carteira ampla, com grande quantidade de dados, opções de decisão, critérios de elegibilidade – para definir quem pode ou não receber qual oferta – e limitações do negócio – como, por exemplo, orçamento de perdas de crédito, exposição total da carteira ou capacidade de atendimento –, essa tarefa torna-se ainda mais difícil. Por isso, ao procurar no mercado tecnologia que ampare o processo de otimização, esse cenário deve ser levado em consideração.
A rapidez com que uma ferramenta de otimização pode ser implantada também conta pontos a seu favor. Processos demasiadamente burocráticos e falta de agilidade ou de interface compatível com a estrutura já existente na organização inviabilizam o procedimento.
O know-how desenvolvido pela organização durante sua trajetória não deve ser desprezado ao se adotar uma solução tecnológica de otimização. Ao contrário, o conhecimento e a experiência já existentes são fundamentais para o sucesso da empreitada. Por isso, a tecnologia deve conseguir extrair o melhor dos recursos disponíveis, por meio da integração direta com a ferramenta de decisão que a empresa utiliza. Assim, os usuários podem desenvolver um conjunto de cenários, limitações e premissas para realizar a comparação e, assim, selecionar a melhor árvore de decisão para suas condições de negócio.
Etapas de um processo ótimo
Um processo de otimização bem estruturado é composto por etapas bem definidas. Na primeira, os elementos principais do problema são identificados e equacionados; na segunda fase, acontece a otimização propriamente dita; a terceira etapa consiste na implementação da melhor árvore; e o quarto passo é a manutenção, que é o monitoramento regular das estratégias de decisão.
Nunca é tarde para lembrar que a otimização visa a um objetivo simples, o lucro. Esse lucro chega por canais distintos: seja pelo aumento do valor da carteira de clientes, seja pela maximização do valor deste cliente para os negócios ou pelo aumento da rentabilidade ao aprovar o melhor conjunto de clientes em relação às limitações operacionais e às metas de negócios.
Cobrança
Gestão de cobrança e recuperação são processos muito relevantes em uma organização. Por isso, aqui, mais uma vez, o processo de otimização é fundamental. Ele maximiza os resultados obtidos com a estrutura e os recursos atuais da empresa ao aprimorar as árvores de decisão das estratégias de recuperação.
O procedimento é necessário porque as baixas da economia configuram o cenário ideal para o aumento dos índices de inadimplência, o que gera prejuízo para as organizações por dois motivos: pagamentos em atraso propriamente ditos e os custos operacionais que o processo de cobrança acarreta.
Para manter-se competitivo em um segmento sujeito a essas intempéries, a solução é justamente diminuir a perda de receita. Para isso, é necessário utilizar a melhor abordagem prática para gestão de dívida, por meio da instalação de um sistema ágil e compatível que aprimore o desenho e a segmentação da estratégia da organização. A adoção de uma abordagem inovadora para análise da carteira e de uma plataforma de cobrança capaz de sincronizar, armazenar e administrar a informação contida nos sistemas da empresa encurta, comprovadamente, o caminho que leva até a quitação da dívida.
O mercado já provou em números os benefícios do uso de ferramentas adequadas de otimização para os procedimentos de cobrança. Para se ter uma ideia dos ganhos, uma importante organização nacional, com 1,2 milhão de clientes, acusou redução de 36% no total de dívidas com até 30 dias de atraso após implantar um instrumento de otimização adequado.
Outra vantagem real do processo de otimização na cobrança é a melhoria do serviço da organização para com seu consumidor. A estratégia ótima possibilita que a empresa enxergue com mais foco quem é este cliente, passando a tratá-lo de acordo com o comportamento que se espera dele. Essa proximidade eleva a quantidade de dívidas recuperadas com ganhos para toda a cadeia: a organização ganha lastro; o cliente volta a ter o nome limpo e o mercado recebe de volta um potencial consumidor.
Marcelo Kekligian é presidente da unidade de negócios Decision Analytics da Serasa Experian..
